ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI DENGAN METODE SAW DAN AHP
Erikson Marbun 1 , Seng Hansun 2
1 erikson.marbun@student.umn.ac.id, 2 hansun@umn.ac.id
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia

## Abstrak
Penerimaan  mahasiswa  pada  Universitas  Multimedia  Nusantara  (UMN)  terbagi  menjadi  jalur akademik, beasiswa, dan tes regular. Tolak ukur yang digunakan untuk menerima calon mahasiswa melewati  jalur  akademik  masih  melihat  lima  nilai  akademik  dengan  minimal  nilai  70.  terdapat  kasus dimana  minimal  nilai  menurun  bergantung  pada  nilai  KKM  (Kriteria  Ketuntasan  Minimal)  dari  asal sekolah  calon  mahasiswa  tersebut.  Proses  mengganti  jurusan  di  UMN  dapat  dilakukan  dengan mendatangi  divisi Student  Support dan  menjalani  rangkaian  tes  bergantung  program  studi  yang dipilihnya. Student  Support Fakultas Teknik dan  Informatika(FTI)  tidak  mempunyai  data yang  cukup untuk  melakukan  tes  yang  spesifik.  Berdasarkan  kedua  masalah  tersebut  maka  dibangun  sebuah sistem pendukung keputusan ‘FTI Recommendation ’ menggunakan metode AHP dan SAW. Metode AHP sebagai dasar penilaian calon mahasiswa, sedangkan metode SAW untuk meranking alternatif. serta nilai referensi pakar sebagai pengganti tolak ukur lama, yaitu nilai 70 atau sesuai dengan KKM asal  sekolah  calon  mahasiswa.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  menghasilkan  tingkat kepuasan sebesar 77,22%.
Kata kunci: AHP, program studi, FTI, SAW, sistem pendukung keputusan

## Abstract
Admission  to  Multimedia  Nusantara  University  (UMN)  is  divided  into  academic  paths, scholarships  and  regular  tests.  The  benchmarks  used  to  accept  prospective  students  through  the academic track still see five academic grades with a minimum value of 70. There are cases where the minimum grade decreases depending on the KKM (Minimum Completeness Criteria) from the school of the prospective student. The process of changing majors at UMN can be done by going to the Student Support division and undergoing a series of tests depending on the chosen study program. The Student Support Faculty of Engineering and Informatics (FTI) does not have enough data to carry out specific tests. Based on these two problems, a decision support system ‘FTI Recommendation’ was built using the AHP and SAW methods. AHP method is the basis for evaluating prospective students, while the SAW  method  is  for  alternative  ranking.  and  the  expert  reference  value  as  a  substitute  for  the  old benchmark, which is 70 or in accordance with KKM from the prospective student's school. The decision support system built produces a satisfaction level of 77.22%.
Keywords : AHP, decision support system, FTI, study program, SAW

## 1.  Pendahuluan
Proses  penerimaan  mahasiswa  yang  melewati  jalur  akademik  di  Universitas  Multimedia Nusantara (UMN) dilakukan dengan cara membandingkan nilai para pendaftar dengan suatu nilai tolak ukur.  Nilai  tolak  ukur  yang  dimaksudkan  adalah  nilai  70  atau  setara  dengan  nilai  KKM  (Kriteria Ketuntasan Minimal) dari sekolah pendaftar sebagai tolak ukur. Nilai mata pelajaran yang selalu dilihat ketika  mendaftarkan  diri  melewati  jalur  akademik  adalah  nilai  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris, Matematika, Fisika dan TIK atau Kewirausahaan. Selain dari nilai mata pelajaran, faktor lain yang dilihat adalah asal jurusan sekolah dan minat program studi yang akan dipilih.
Menurut  hasil  wawancara  dengan  Bapak  Johanes  T.  Boro  selaku Student  Recruitment dan Adminission Manager pada divisi Marketing UMN, proses penerimaan melewati jalur akademik yang masih  mengacu  pada  nilai  standar  yaitu  nilai  70  atau  dalam  beberapa  kasus  tolak  ukur  nilai  dapat menurun  sesuai  dengan  Kriteria  Ketuntasan  Minimal  (KKM)  dari  sekolah  calon  mahasiswa.  Hal  ini menyebabkan tidak adanya variasi mahasiswa atau monoton karena tolak ukur yang ditetapkan selalu sama setiap tahunnya.
Proses perpindahan jurusan (program studi) di Universitas Multimedia Nusantara dapat dilakukan dengan cara mengunjungi Student Support untuk mengikuti serangkaian tes. Syarat untuk melakukan perpindahan  program  studi  adalah  minimal  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  2,  dan  telah menempuh minimal dua semester selama proses kuliah. Rangkaian tes yang diberikan oleh Student Support selalu berdasarkan  program  studi pilihan  mahasiswa  yang  ingin berpindah  program  studi.  Selama Student
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Support memiliki mempunyai data yang cukup akan program studi yang dipilih maka Student Support dapat membantu proses perpindahan program studi agar mendapatkan pilihan yang terbaik.
Dari hasil wawancara dengan Bapak Hadyan Dhiozandi, M.Psi., Psikolog, Student Support tidak dapat  membantu  mahasiswa  yang  ingin  berpindah  jurusan  ke  program  studi  yang  ada  di  Fakultas Teknik dan Informatika (FTI) UMN. Hal ini disebabkan karena pihak Student Support kekurangan data dalam penggalian bidang peminatan program studi Fakultas Teknik dan Informatika. Karena data yang kurang, Student Support tidak dapat memberikan hasil yang terbaik apabila ada mahasiswa yang ingin berpindah ke program studi yang berada pada Fakultas Teknik dan Informatika.
Dari permasalahan tersebut, akan dibuatkan sebuah solusi untuk mengatasi masalah yang ada. Solusi yang dapat mengatasi masalah tolak ukur yang sama setiap tahunnya dan pemilihan program studi  yang  berada  di  Fakultas  Teknik  dan  Informatika.  Solusi  tersebut  adalah  sistem  pendukung keputusan (SPK) untuk memilih program studi yang berada di Fakultas Teknik dan Informatika, yang menghitung nilai-nilai akademik, minat program studi dan jurusan saat sekolah. Dengan bobot kriteria yang diberikan oleh pakar, dan nilai tolak ukur baru yang diberikan oleh pakar sesuai dengan preferensi masing-masing pakar pada program studi tersebut.
Metode  yang  digunakan  pada  pembangunan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  ini  adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan metode pemecahan masalah yang kompleks dalam situasi yang tidak  terstruktur  menjadi  komponen-komponen  yang  lebih  kecil.  AHP  akan  menyusun  komponen- komponen  ini  dalam  suatu  bentuk  susunan  hierarki,  yang  selanjutnya  diberikan  nilai-nilai  numerik sebagai bentuk penilaian subjektif terhadap kepentingan yang diyakini terdapat pada setiap variabel. Terakhir,  proses  sintesis  penilaian  untuk  menemukan  variabel  yang  memiliki  prioritas  tertinggi  yang mempengaruhi penyelesaian dari permasalahan tersebut akan dilakukan. Analytical Hierarchy Process (AHP)  secara  tidak  langsung  akan  menggabungkan  pertimbangan  dan  penilaian  subyektif  melalui langkah-langkah  yang  logis  serta  dipengaruhi  imajinasi,  pengalaman,  dan  pengetahuan  dalam menyusun  hierarki  dari  suatu  bentuk  permasalahan  yang  berdasarkan  logika,  intuisi  dan  juga pengalaman  untuk  menghasilkan  suatu  bentuk  keputusan  [1].  AHP  memiliki  beberapa  kelebihan dibandingkan  metode  lain  dalam  proses  mengambil  keputusan.  Salah  satu  keunggulannya  adalah bahwa  AHP  dapat  secara  grafis  digambarkan,  sehingga  semua  pihak  yang  terlibat  dalam  proses pengambilan keputusan dapat dengan mudah memahaminya.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) atau yang dikenal juga sebagai metode penjumlahan berbobot merupakan salah satu algoritma yang umum digunakan dalam pembuatan sistem pendukung keputusan. Pencarian penjumlahan berbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif yang ada di kriteria merupakan konsep dasar SAW [2].
Dengan dibuatnya sistem pendukung keputusan untuk memilih program studi di Fakultas Teknik dan  Informatika,  diharapkan  dapat  membantu  dan  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada.  Sebuah sistem pendukung keputusan untuk memilih program studi di Fakultas Teknik dan Informatika dengan tolak ukur nilai yang baru sehingga dapat mengatasi permasalahan nilai tolak ukur yang sama setiap tahunnya atau nilai tolak ukur yang menurun karena nilai KKM sekolah calon mahasiswa yang kurang dari nilai standar yang ada.

## 2.  Metode
Sistem    pendukung    keputusan    merupakan   suatu  program  komputer  yang  dapat  digunakan untuk menganalisis dan menyajikan data sehingga penggunanya dapat membuat keputusan dengan lebih  mudah[3].  Sebagai  sebuah  aplikasi  informasi,  sistem  pendukung  keputusan  dapat  menyajikan informasi secara grafis [4].
Sofiah dan Septiana [5] menjelaskan sejumlah karakteristik yang dimiliki oleh sistem pendukung keputusan, diantaranya
a.  Dapat memecahkan permasalahan dengan sifat semi terstruktur ataupun tidak terstruktur.
b.  Mengombinasikan penggunaan berbagai model dan teknik analisis dengan teknik konvensional. c.  Dapat  dioperasikan  dengan  mudah  oleh  orang  awam  yang  tidak  memiliki  dasar  kemampuan pengoperasian komputer yang tinggi.
d.  Memiliki fleksibilitas dan kemampuan adaptasi yang tinggi sehingga mudah disesuaikan dengan kebutuhan pemakai.
2.1. Analytical Hierarchy Process
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) mampu membagi masalah yang kompleks dan tidak terstruktur  ke  dalam  komponen-komponen,  mengaturnya  ke  dalam  suatu  bentuk  hierarki,  serta memberikan  nilai  numerik  sebagai  pengganti  subjektivitas  manusia  dalam  melakukan  perbandingan
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
relatif sehingga menghasilkan suatu sintesa yang menetapkan urutan dan nilai prioritas dari komponen- komponen  tersebut  [6].  AHP  memiliki  beberapa  kelebihan  diantara  metode-metode  pengambilan keputusan  lainnya,  antara  lain  hierarki  struktur  yang  jelas  sampai  subkriteria  terdalam, memperhitungkan  validitas  sampai  batas  toleransi  inkonsistensi  berbagai  kriteria  dan  alternatif  yang ada, dan memperhitungkan daya tahan luaran [7].
Adapun prinsip dasar dari AHP adalah sebagai berikut [8]:
a.  Menyusun  hierarki  dimana permasalahan  yang  akan  diselesaikan  dipecah  menjadi unsur-unsur pembentuknya, yakni kriteria dan alternatif, lalu dibentuk dalam susunan hierarki.
b.  Melakukan penilaian kriteria dan alternatif dengan membentuk tabel perbandingan berpasangan ( pairwise comparison ).

## 2.2. Simple Additive Weighting
Metode Simple Additive Weighting (SAW) dikenal juga sebagai metode penjumlahan terbobot. Pada metode SAW dibutuhkan proses normalisasi matriks keputusan ke suatu bentuk skala yang dapat diperbandingkan  dengan  semua  alternatif  yang  ada.  Terdapat  dua  jenis  kriteria  yang  dikenal  dalam metode  SAW,  yaitu cost (mengutamakan  nilai  terendah  dalam  acuan  pemilihan)  dan benefit (mengutamakan nilai tertinggi dalam acuan pemilihan) [9].
Sebagaimana yang dijelaskan dalam [10], langkah-langkah SAW sebagai berikut: a.  Menentukan kriteria, 𝐶 , yang dijadikan acuan pengambilan keputusan.
b.  Menentukan rating kecocokan tiap alternatif pada kriteria yang ada.
c.  Membuat matriks keputusan ternormalisasi, 𝑅 , berdasarkan kriteria 𝐶 , dengan rumus (1)
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
dimana 𝑅 𝑖𝑗 adalah rating kinerja  ternormalisasi  dan 𝑥 𝑖𝑗 adalah  nilai  pada  baris 𝑖 kolom 𝑗 dari matriks.
d.  Nilai preferensi akhir diperoleh dengan rumus (2) berikut
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
dimana 𝑉 𝑖 adalah nilai akhir dari alternatif, 𝑊 𝑗 adalah bobot yang telah ditentukan, dan 𝑅 𝑖𝑗 adalah rating kinerja ternormalisasi.

## 2.3. USE Questionnaire
USE Questionnaire merupakan  singkatan  dari Usefulness , Satisfaction ,  dan Ease  of Use . Penggunaan Quetionnaire merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengukur usability aplikasi[11]. Usefulness merupakan  kegunaan  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dibangun, satisfaction merupakan tingkat kepuasan user terhadap Sistem Pendukung Keputusan yang dibangun, dan ease of use merupakan tingkat kemudahan Sistem Pendukung Keputusan bagi user . Parameter ease of use memiliki dua faktor pembentuk, yaitu ease of learning dan ease of use [12]. Contoh paket pertanyaan dalam USE Questionnaire adalah sebagai berikut [12].
Tabel 1. Pertanyaan dalam USE Questionnaire Usefulness 1.  Aplikasi membuat saya lebih efektif
2.  Aplikasi membuat saya lebih produktif
3.  Aplikasi tersebut berguna
4.  Aplikasi memberikan saya kendali lebih terhadap aktivitas dalam hidup saya
5.  Aplikasi membuat hal-hal yang saya inginkan dapat tercapai lebih mudah
6.  Aplikasi dapat menghemat waktu saya bila digunakan
7.  Aplikasi memenuhi kebutuhan saya
8.  Aplikasi melakukan apapun yang saya harapkan darinya Ease of Use
9.  Aplikasi mudah digunakan
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
10.  Aplikasi sederhana untuk dipakai
11.  Aplikasi user friendly 12.  Aplikasi hanya memerlukan sedikit langkah untuk menyelesaikan apa yang saya ingin lakukan dengannya
13.  Aplikasi bersifat fleksibel 14.  Menggunakannya tidak memerlukan usaha keras 15.  Saya dapat menggunakannya tanpa petunjuk tertulis 16.  Saya  tidak  menyadari  adanya  ketidakkonsistenan  saat menggunakannya
17.  Baik pengguna khusus maupun awam akan menyukainya
18.  Saya  dapat  memperbaiki  kesalahan  saya  dengan  cepat  dan mudah
19.  Saya dapat menggunakannya tanpa kendala setiap kali dicoba
Ease of Learning
20.  Saya belajar menggunakannya dengan cepat 21.  Saya dengan mudah mengingat cara menggunakannya 22.  Mudah untuk mempelajarinya 23.  Saya dengan cepat menjadi ahli menggunakannya
Satisfaction 24.  Saya puas dengan aplikasinya 25.  Saya akan merekomendasikannya pada teman saya 26.  Aplikasi menyenangkan untuk digunakan 27.  Aplikasi bekerja dengan cara yang saya inginkan 28.  Aplikasinya sangat bagus 29.  Saya merasa saya harus memilikinya 30.  Aplikasi menggembirakan untuk digunakan
Skala  Likert  merupakan  skala  yang  kerap  digunakan  untuk  mengukur  sikap,  pendapat  dan persepsi seseorang atau sekelompok orang mengenai suatu fenomena sosial [13].
Tabel 2. Pengukuran Skala Likert Jawaban Responden Poin Sangat-sangat Setuju (SSS) 7 Sangat Setuju (SS) 6 Setuju (S) 5 Ragu-ragu (RR) 4 Tidak Setuju (TS) 3 Sangat Tidak Setuju (STS) 2 Sangat-sangat Tidak Setuju (SSTS) 1
Rumus  perhitungan  skor  pengujian usability berdasarkan  Skala  Likert  yang  digunakan  adalah [14].
𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = (𝑆𝑆𝑆 × 7) + (𝑆𝑆 × 6) + (𝑆 × 5) + (𝑅𝑅 × 4) + (𝑇𝑆 × 3) + (𝑆𝑇𝑆 × 2) + (𝑆𝑆𝑇𝑆 × 1) (1)
Hasil data kuesioner lalu dianalisis untuk mendapat skor persentase kelayakan. Rumus untuk menghitung persentase kelayakan sebagai berikut [15].
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖ℎ𝑎𝑟𝑎𝑝𝑘𝑎𝑛 × 100% (2)
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Hasil  implementasi  dari  rancangan  antarmuka  sistem  pendukung  keputusan  akan  disajikan dalam  bentuk  potongan  gambar  aplikasi.  Pada  tahap  pembangunan  aplikasi  digunakan  bahasa scripting PHP.
Gambar 1. Halaman Beranda
Gambar 1 adalah hasil implementasi dari halaman menu beranda pada sistem. Pada halaman ini terdapat beberapa pilihan untuk berpindah ke halaman-halaman lainnya dan berisi informasi tentang fasilitas dan fakultas.
Gambar 2. Halaman Tentang Aplikasi
Gambar 2 adalah hasil implementasi dari halaman tentang aplikasi. Halaman ini menampilkan informasi mengenai aplikasi, logo aplikasi, dan pilihan berpindah halaman ke halaman-halaman lain.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## Gambar 3. Halaman Proses Rekomendasi
Gambar 3 adalah hasil implementasi dari halaman proses rekomendasi. Pada halaman ini user dapat  melakukan  proses  rekomendasi  dengan  cara  memasukkan  nilai-nilai  akademik  yang  ingin melakukan rekomendasi. Pada saat memasukkan nilai-nilai akademik, aplikasi mengecek apakah nilai- nilai yang diinput tersebut valid? Karena pada situs tidak akan bisa dimasukkan nilai kurang dari 0 dan lebih  dari  100,  dan  setelah  menekan  tombol  untuk  rekomendasi  akan  berpindah  ke  halaman  hasil rekomendasi.
Gambar 4. Halaman Hasil Rekomendasi
Gambar  4  adalah  hasil  implementasi  dari  halaman  hasil  rekomendasi.  Halaman  hasil rekomendasi akan menampilkan sebuah tabel yang berisi perangkingan program studi yang didapatkan dari proses rekomendasi. Terdapat link untuk berpindah halaman ke halaman detail informasi mengenai program  studi  yang  berada  di  Fakultas  Teknik  dan  Informatika,  apabila  di-klik  akan  berpindah  ke halaman detail informasi program studi tersebut.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Gambar 5. Halaman Informasi Fakultas
Gambar 5 adalah hasil implementasi dari halaman informasi fakultas. Informasi yang diberikan mengenai program studi yang ada di fakultas, informasi mengenai visi dan misi dari Fakultas, dan pilihan untuk berpindah-pindah ke halaman yang ada di dalam website.

## Gambar 6. Halaman Backend
Gambar  6  merupakan  implementasi  dari  halaman Backend yang  berisi  informasi  mengenai banyaknya  program  studi  dan  banyaknya  fakultas.  Pada  halaman  ini,  admin  dapat  melakukan penambahan,  penghapusan,  dan  pengubahan  terhadap  data-data  yang  ada  pada  situs ‘ FTI Recommendation ’ .
Setelah sistem selesai dirancang dan dibangun, evaluasi sistem dilakukan menggunakan USE Questionnaire untuk mengukur tingkat kepuasan responden yang mencoba aplikasi. Pengujian aplikasi dilakukan  kepada  35  responden  yang  dipilih  secara  acak,  dengan  cara  menyebarkan link untuk mencoba situs dan sebuah link google form yang berisi USE Questionnaire .
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Evaluasi  dilakukan  mulai  dari  tanggal  26  Desember  2018  sampai  dengan  1  Januari  2019. Evaluasi  dilakukan  dengan  USE Questionnaire yang  disebarkan  kepada  35  responden  yang  dipilih secara  acak  dari  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  dan  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA).  Peserta yang menjadi responden adalah pelajar kelas 3 SMA atau SMK sederajat yang tertarik dengan Fakultas Teknik dan Informatika UMN. Sekolah yang dipilih sebagai responden penelitian adalah sebagai berikut. 1.  SMA Strada Thomas Aquino
2.  SMK Atisa Dipamkara
3.  SMA Tarakanita Citra Raya
4.  SMK Bonavita Tangerang
5.  SMA Tarsisius Vireta
Tabel 3. Rekapitulasi Hasil Kuesioner Pertanyaan ke- Jawaban SSTS STS  TS  RR  S  SS  SSS 1 0 0 0 1  20 9 5 2 0 0 0 0  26 7 2 3 0 0 0 1  19  14 1 4 0 0 0 1  21 9 4 5 0 0 0 3  21  10 1 6 0 0 0 5  19  10 1 7 0 0 0 4  23 6 2 8 0 0 0 3  22 7 3 9 0 0 0 7  21 7 0 10 0 0 0 3  18  12 2 11 0 0 0 3  18 8 6 12 0 0 0 2  17  14 2 13 0 0 0 5  22 6 2 14 0 0 0 4  23 3 5 15 0 0 0 2  20 9 4 16 0 0 0 6  20 5 4 17 0 0 2 4  19 6 4 18 0 0 0 6  18 5 6 19 0 0 0 3  25 3 4 20 0 0 0 4  15  13 3 21 0 0 0 4  16  12 3 22 0 0 0 4  16  12 3 23 0 0 1 2  18  13 1 24 0 0 0 2  20  10 3 25 0 0 0 1  24 9 1 26 0 0 0 5  19 8 3 27 0 0 0 3  17  14 1 28 0 0 0 3  21 9 2 29 0 0 0 5  22 7 1 30 0 0 0 2  25 3 5
Berdasarkan hasil rekapitulasi kuesioner pada Tabel 3, dilakukan perhitungan hasil skor dengan menggunakan Skala Likert tujuh poin penilaian. Hasil skor kemudian dihitung persentase kelayakannya. Berikut merupakan penjabaran dari perhitungan persentase kelayakan setiap variabel yang disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Evaluasi Aspek Total Skor Persentase Usefulness 1.496 78,5% Ease of Use 1.977 75,5% Ease of Learning 750 78,78% Satisfaction 1.290 77,43% Overall 5.313 77,22%
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan    penelitian    yang    telah    dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung keputusan ‘ FTI Recommendation ’ telah berhasil dirancang dan dibangun menggunakan metode AHP dan SAW. Sistem ini dapat dimanfaatkan untuk melakukan proses rekomendasi program studi yang ada pada Fakultas Teknik dan Informatika dengan menggunakan delapan kriteria yang terdiri dari tiga kriteria dan lima sub kriteria. Sistem telah diuji coba dengan cara membandingkan perhitungan manual dengan  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil  yang  sama.  Pada  penelitian  ini  juga dilakukan  pengujian  kepuasan  pengguna  dengan  cara  menyebarkan  USE Questionnaire kepada  35 responden.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  dilakukan,  persentase  tingkat  kepuasan  pengguna mencapai 77,22% yang berarti sudah baik.
Mengacu  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan,  saran  perbaikan  yang  dapat  diberikan  yakni menambah  fitur  pendaftaran  calon  mahasiswa  yang  ingin  mencalonkan  diri  sebagai  mahasiswa Universitas Multimedia Nusantara melewati jalur akademik sehingga dapat lebih memudahkan proses penerimaan mahasiswa dan rekomendasi Program Studi yang tepat bagi mahasiswa.

## Daftar Pustaka
[1] Tominanto, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk Penentuan Prestasi Kinerja Dokter pada RSUD Sukoharjo,” J. Infokes , vol. 2, no. 1, pp. 1 – 15, 2012.
[2] Y. W. Sumarlin, E.W., Hansun, S., dan Wiratama, “Rancang Ba ngun Aplikasi Rekomendasi Film dengan Menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting,” J. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 1244 – 1250, 2016.
[3] L. Nurhayati and H. Azis, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Proses Kenaikan Jabatan Struktural Pada Bir o Kepegawaian,” pp. 6– 7, 2016.
[4] K. Mann, A. Kaur, and M. Sudhera, “Decision Support System for Patient Care,” Int. J. Comput. Eng. Res. , vol. 2, no. 8, pp. 70 – 73, 2012.
[5] E. Sofiah and Y. Septiana, “Sistem Pendukung Keputusan Feasibility Study untuk M enilai Kelayakan Sebuah Bisnis,” J. Wawasan Ilm. , vol. 8, no. 1, pp. 1 – 7, 2017.
[6] I. Kurniati, S. Hansun, and F. Putri, “Employee Enrollment Decision Support System Using Analytical Hierarchy Process and Promethee Methods,” ICSES Trans. Data Sci. Eng. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 1 – 8, 2019.
[7] K. Suryadi, Sistem pendukung keputusan: suatu wacana struktural idealisasi dan implementasi konsep pengambilan keputusan . Bandung: Remaja Rosdakarya, 2002.
[8] Y. Petra and S. Hansun, “Rancang Bangun Sistem Rekomen dasi Peminatan Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” J. Buana Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 151 – 158, Jan. 2016.
[9] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[10] A. Oktavianus and S. Hansun, “Sistem Rekomendasi Lowongan Kerja dengan Glassdoor API dan Metode Simple Additive Weighting,” J. Tek. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 26, pp. 201 – 211, 2018.
[11] N. Puspitasari , V. N. Vadilla, U. Hairah, H. Azis, M. Wati, and E. Budiman, “Usability Study of Student Academic Portal from a User ’ s Perspective,” 2018 2nd East Indones. Conf. Comput. Inf. Technol. , pp. 108 – 113, 2018.
[12] M. Gao, P. Kortum, and F. Oswald, “Psychomet ric Evaluation of the USE (Usefulness, Satisfaction, and Ease of use) Questionnaire for Reliability and Validity,” Proc. Hum. Factors Ergon. Soc. Annu. Meet. , vol. 62, no. 1, pp. 1414 – 1418, Sep. 2018.
[13] G. Improta, A. Perrone, M. A. Russo, and M. Triass i, “Health technology assessment (HTA) of optoelectronic biosensors for oncology by analytic hierarchy process (AHP) and Likert scale,” BMC Med. Res. Methodol. , vol. 19, no. 1, p. 140, Dec. 2019.
[14] T. A. Ghaffur, “Analisis Kualitas Sistem Informasi Kegiatan Sekolah Berbasis Mobile Web Di Smk Negeri 2 Yogyakarta,” Elinvo (Electronics, Informatics, Vocat. Educ. , vol. 2, no. 1, p. 94, Oct. 2017.
[15] T. N. Sari, “Analisis Kualitas Dan Pengembangan Siste m Informasi Akademik Berbasis Web Menggunakan Standard Iso 9126,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, Feb. 2016.